Membangun lingkungan pelatihan robot seringkali menjadi bagian paling membosankan dalam siklus pengembangan. Insinyur harus membuat aset 3D, merancang lintasan rintangan, dan menyiapkan parameter fisika yang kompleks.
Alur kerja baru menyerahkan kerangka kerja ini kepada agen AI. Hal ini memungkinkan pengembang beralih dari prompt teks sederhana ke lingkungan pelatihan yang sepenuhnya berfungsi dengan jauh lebih sedikit pekerjaan manual.
Bagaimana agen AI mengotomatiskan pembuatan lingkungan?
Proses dimulai dengan prompt teks yang menjelaskan tugas yang diinginkan. Agen seperti Hermes dan Nemotron 3.5 Bolt menerjemahkan prompt ini menjadi rencana proyek terperinci langkah demi langkah [S1, S5]. Rencana tersebut merinci tahap penelitian, identifikasi aset, dan tahap eksekusi [1].
Setelah rencana terbentuk, agen bernama Astra menangani pekerjaan berat pembuatan aset [S1, S5]. Astra menggunakan penyuntingan gambar berbasis cloud untuk memperbaiki referensi visual [S1, S5].
Kemudian ia secara programatik mengendalikan FreeCAD untuk membangun geometri dan Blender untuk menerapkan material [S1, S5]. Ini memungkinkan pembuatan model yang dapat diedit dan aset USD yang siap untuk simulasi [1].
Mengapa akurasi fisik penting untuk navigasi?
Sebuah robot harus melakukan lebih dari sekadar mengeksekusi kebijakan berjalan. Ia perlu memahami sekitarnya dan menjaga keseimbangan saat menavigasi rintangan [1].
Ini memerlukan simulasi yang secara akurat memodelkan cara robot berinteraksi dengan dunia [1]. NVIDIA Isaac Sim menyediakan rendering dan simulasi sensor yang dibutuhkan untuk persepsi ini [1].
Sementara itu, mesin fisika Newton memodelkan gerakan dan keseimbangan robot [S1, S5]. Konfigurasi ini memungkinkan robot belajar menyesuaikan tindakannya ketika jalurnya terhalang [1].
Bagaimana pelatihan diskalakan untuk tugas kompleks?
Melatih robot untuk menangani medan yang beragam memerlukan sejumlah besar data. Isaac Lab menyediakan kerangka kerja untuk reinforcement learning dalam skala besar [1].
Kerangka kerja ini memungkinkan penggunaan 4.096 lingkungan paralel [S1, S3, S5]. Pelatihan berskala besar seperti itu dapat dijalankan pada perangkat keras berperforma tinggi, seperti GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition [S1, S3].
Robot menggunakan masukan spesifik, seperti kedalaman kamera kepala dan observasi statusnya sendiri, untuk mempelajari kebijakan locomotion [S1, S3]. Skala ini membantu robot menguasai gerakan melalui ruang terbatas dan di atas permukaan tidak rata [S1, S3].
Bagaimana pengembang mempersiapkan penerapan di dunia nyata?
Memindahkan kebijakan dari simulasi ke robot fisik sulit karena kesenjangan antara perilaku yang disimulasikan dan dunia nyata [3]. Perbedaan dalam fisika dan noise sensor dapat menyebabkan kegagalan saat penerapan [3].
Untuk mengatasinya, pengembang menggunakan randomisasi domain pada parameter fisik [3]. Mereka juga memanfaatkan Better Actuator Models (BAM) untuk mensimulasikan perilaku mekanik dunia nyata [3].
Model BAM memperhitungkan penundaan perintah, backlash mekanik, dan penurunan tegangan saat motor menarik daya [3]. Menyamakan pengaturan simulasi ini dengan pengukuran robot nyata membantu memastikan robot beroperasi secara andal setelah keluar dari simulator [3].
Jika Anda ingin mempercepat alur kerja robotika Anda, Anda dapat menjelajahi SimReady Central Library, yang menawarkan lebih dari 2.000 aset OpenUSD siap simulasi [3].
Sumber
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
- NVIDIA Shows AI Agents Building a Simulation to Train the Microduck Robot
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk…
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
- From Simulation to Production: How to Build Robots With AI - NVIDIA Blog
- From Prompt to Walking Robot With NVIDIA RTX Spark
- AI Robotics Platform, Tools & Simulation | NVIDIA
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
